Название: Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение (2020)
Чему вы научитесь
Распознавание формы облаков по фотографии
Оценка F1 и критерий сходства Дайса
Многослойный перцептрон
Сверточные нейронные сети
Функции активации, регуляризаторы и оптимизаторы
Нормализация, отсев и дополнение изображений
LeNet, AlexNet и GoogLeNet, Inception
VGG, ResNet и DenseNet
MobileNet, FPN, Unet, PSPNet
Ансамбли нейросетей
Требования
Основы математической статистики
Основы машинного обучения
Продвинутый Python
Описание
Мы разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.
В этом курсе:
Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.
Метрики точности: оценка F1 и коэффициент Дайса.
Очистка данных и обработка изображений.
Загрузка и сохранение моделей и данных в HDF5.
Двухслойный и многослойный перцептрон.
Нейросети со сверточными слоями и слоями подвыборки.
Функции активации, инициализация и оптимизаторы нейросетей.
Преобразование и дополнение (аугментация) бинарных данных.
LeNet, AlexNet, GoogLeNet.
VGG, Inception, ResNet, DenseNet.
Сегментация изображений с MobileNet, Unet, PSPNet и FPN.
Ансамбль нейросетей.
Выгрузка результата для соревнования на Kaggle.
Для кого этот курс:
Аналитики Python, изучающие машинное обучение
Программисты больших данных
Исследователи больших данных
Anonymous poster hash: 5ce2c...f4b
Продажник:
Скрытый контент:
Для просмотра необходимо Скачать:
Скрытый контент:
